ShadowCoerce 开源项目使用教程
1. 项目介绍
ShadowCoerce 是一个用于演示和测试 MS-FSRVP(Microsoft File Server Remote VSS Provider)强制滥用(coercion abuse)的开源项目。该项目的目的是通过 PoC(Proof of Concept)展示如何利用强制认证机制来攻击 File Server VSS Agent 服务。该项目的作者是 Lionel GILLES(a.k.a Topotam),并在 GitHub 上开源,遵循 GPL-3.0 许可协议。
2. 项目快速启动
在开始使用 ShadowCoerce 之前,确保你的目标服务器上已启用 "File Server VSS Agent Service"。以下是快速启动的步骤和示例代码:
首先,克隆项目到本地:
git clone https://github.com/ShutdownRepo/ShadowCoerce.git
cd ShadowCoerce
然后,使用以下命令运行 ShadowCoerce,替换 domain
、user
和 password
为你的目标服务器的实际值:
python shadowcoerce.py -d "domain" -u "user" -p "password"
注意:在某些情况下,如果目标服务器长时间未请求 FssAgent,可能需要尝试运行两次命令才能成功。
3. 应用案例和最佳实践
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案例一:利用 ShadowCoerce 获取目标服务器上的文件列表
通过 ShadowCoerce,可以远程获取目标服务器上的文件列表。确保你已经按照快速启动步骤配置了环境,并成功运行了命令。
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最佳实践:确保目标服务器的 File Server VSS Agent 服务始终处于活动状态
为了减少攻击尝试的次数,保持目标服务器上的 File Server VSS Agent 服务活跃是一个好方法。
4. 典型生态项目
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项目一:MITMf
MITMf 是一个开源的中间人攻击框架,可以与 ShadowCoerce 结合使用来增强攻击效果。
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项目二:Impacket
Impacket 是一个用于网络渗透测试的 Python 库,可以用来执行各种 Windows 网络协议的攻击。
以上两个项目都可以与 ShadowCoerce 互操作,为网络安全专家提供了一个丰富的工具集。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
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